GPT-6 Luna vs Gemini 3.5 Flash-Lite: 데이터 추출에는 무엇을 쓸까?

텍스트 추출만 보면 GPT-6 Luna의 표준 토큰 단가가 낮고, Gemini 3.5 Flash-Lite 문서는 음성과 영상 입력도 명시합니다. 선택 기준은 파싱 가능한 JSON이 아니라 정확하게 추출한 레코드입니다. 가격이나 종합 벤치마크가 내 문서의 정확성을 증명하지는 않습니다.

공식 자료는 2026년 9월 25일 확인했습니다. 두 모델의 추출 성능을 직접 비교 실행하지 않았습니다. 달러 금액은 제공자 직접 요금에 따른 가정 계산이며 Ofox 가격이나 실제 절감액이 아닙니다.

같은 텍스트 작업부터 비교하기

동일한 추출 텍스트에서 공급자, 청구서 번호, 통화, 합계와 근거 구절을 반환하게 하면 PDF 파싱, 이미지 전처리, 음성 전사와 필드 추출을 분리할 수 있습니다. 실제 입력이 스캔이나 녹음이면 전체 처리 흐름을 별도로 평가해야 합니다.

출처는 Luna 모델 문서와 Gemini 모델 문서입니다. 두 목록은 같은 수준의 파일 형식 비교표가 아닙니다. Luna의 모달리티만 보고 PDF 미지원으로 추론하지 말고 실제 API의 파일 처리와 과금을 확인하세요. 최대 용량을 매번 채울 필요도 없습니다. 관련 구간을 선택하고 원문 위치를 보존하며 출력 공간을 남깁니다.

문서 1,000건의 가상 비용

Standard의 짧은 텍스트 요청에서 100만 토큰당 요금은 다음과 같습니다.

문서당 일반 입력 2,000토큰, 과금 출력 200토큰으로 1,000건을 처리한다고 가정하면 총 입력 2M, 출력 0.2M입니다. Luna는 $0.30, Gemini는 $1.10입니다. 캐시, 재시도, 추론량 차이, 도구, 전처리, 지역 할증과 세금은 제외합니다. 같은 텍스트도 토큰 수가 다를 수 있고 과금 출력에는 추론이 포함될 수 있습니다.

Luna는 단일 입력이 272K를 넘으면 요청 전체 입력·캐시 요금이 2배, 출력 단가는 1.5배입니다. Gemini의 캐시 저장은 100만 토큰·시간당 $1이 별도이며, Luna의 짧은 입력 캐시 쓰기는 100만 토큰당 $0.125입니다. 다른 구조를 하나의 할인율로 처리하면 안 됩니다. OpenAI 가격, Google 가격, Luna 비용 가이드를 확인하세요.

JSON이 맞아도 합계는 틀릴 수 있다

누락값을 먼저 정의합니다. 원문에 통화가 없으면 스키마가 허용하는 누락 표현을 쓰고 달러 기호만 보고 USD로 채우지 않습니다. 정규화한 값과 원문 근거를 함께 저장해야 추적할 수 있습니다.

Google 구조화 출력 문서는 형식 제약을 설명하지만 의미 검증은 별도입니다. 필드 정의를 양쪽에 동일하게 적용하고 요청 스키마는 각 API가 지원하는 형태에 맞춥니다. 스키마 거부만으로 추출 능력이 낮다고 판단하지 않습니다.

어려운 레코드를 평가에서 빼지 않기

누락, 충돌하는 합계, 소수 구분자 차이, 중복 페이지, 추출과 무관한 지시가 섞인 문서를 포함하세요. 문서 안 지시는 데이터로 취급하고 정답을 프롬프트에 주지 않습니다. 구조 적합성, 필드 정확성, 근거 없는 값, 전체 레코드 통과를 나눠 기록합니다.

거절, 잘림, 시간 초과, 형식 오류, 재시도, 수동 수정도 남깁니다. 그렇지 않으면 낮은 토큰 가격이 높은 재작업 비용을 숨깁니다. Luna 추출 워크플로를 검증 출발점으로 쓸 수 있습니다.

정리된 텍스트와 작은 스키마, 비용이 핵심이면 Luna부터 평가할 수 있습니다. Google이 명시한 음성·영상 입력이 필요하면 Gemini 연결부터 확인할 수 있습니다. 이는 시험 순서이지 성능 순위가 아닙니다. PDF는 엔드포인트별로 확인합니다.

예외만 상위 모델로 보내려면 잘못 통과시킨 레코드와 검토 비용까지 셉니다. Luna에서 Sol로 라우팅을 참고하고 최종 판단에 데이터셋 범위와 실행 조건을 붙이세요.